干式空心限流电抗器匝间短路故障及在线监测研究.pdf

自动化应用电力设备干式空心限流电抗器匝间短路故障及在线监测研究郑伟,张和平,王文鹏,左建（新疆阜康抽水蓄能有限公司，新疆昌吉8 3110 0)摘要：干式空心限流电抗器是应用在电力设备中的主要元器件，确定其故障模式和在线监测技术对于确保设备的安全性至关重要。本文搭建了干式空心限流电抗器匝间短路故障与在线监测系统，并设计了其系统架构。为了能够更好地识别干式空心限流电抗器匝间短路故障，本文提供了数据驱动和知识库两种技术路径，并对比了其优劣。关键词：干式空心限流电抗器，匝间短路故障，数据驱动，知识库，在线监测中图分类号：TM47Research on Inter-Turn Short-Circuit Fault and Online Monitoring of Dry Air-Core Current-Abstract:Dry air-core current-limiting reactors are often used as the primary components in power equipment,determiningtheir failure modes and on-line monitoring techniques are critical to ensuring equipment safety.This paper builds an inter-turn short-circuit fault and online monitoring system for dry air-core current-limiting reactors,and designs its systemarchitecture.In order to better identify the inter-turn short-circuit fault of dry air-core current-limiting reactors,this paperprovides two technical paths,data-driven and knowledge-based,and compares their advantages and disadvantages.Key words:dry air-core current-limiting reactor,inter-turn short-circuit fault,data-driven,knowledge base,onlinemonitoring文献标识码：ALimiting ReactorZHENG Wei,ZHANG Heping,WANG Wenpeng,ZUO Jian(Xinjiang Fukang Pumped Storage Co.,Ltd.,Changji,Xinjiang 831100,China)0引言近年来，随着电力系统的不断发展，越来越多的干式空心限流电抗器（Dry Air-Core Current-Limiting Reactor,HILC)被广泛应用于电力系统,这些HILC主要起到限流、降压、抑制谐波等作用。但在长期的运行中，一些HILC会出现匝间短路故障，给电力系统的正常运行带来很大威胁。因此,研究HILC的匝间短路故障及其在线监测具有非常重要的意义2。目前,HILC的匝间短路故障存在3个方面的问题3。首先，匝间短路故障是一种逐渐发展的故障,其初期阶段的故障特征不明显,难以及时发现和处理。因此，一旦出现匝间短路故障，往往需要花费较高的成本进行排除。其次，HILC的电压、电流、温度等参数会随时间变化而变化，而传统的方法常常无法准确、及时地捕捉这些变化特征。当HILC的匝间发生短路故障时，其振荡频率和特征值会发生变化，传统的维护和监测方法难以精准判断HILC是否存在故障。最后,电力系统运行环境的复杂性,如电压、电基金项目：国网新源控股有限公司科技项目（SGXYKJ-2022-085)作者简介：郑伟，男，19 8 3年生，高级工程师，主要研究方向为企业管理。流参数的波动，使得故障模式模糊，难以使用传统方法有效辨识故障模式。因此，对于HILC的匝间短路故障，需要引人大数据技术进行在线监测4。大数据技术在HILC监测中的应用是应电力系统发展的必然结果。它通过大数据平台,对HILC的运行状态及其趋势进行实时监测和数据分析，并建立HILC故障诊断模型,识别故障模式,实现对HILC的在线监测和智能维护。大数据技术的应用能够提高监测的质量和效率，节约HILC维护管理成本。基于大数据的HILC在线监测系统能够获取大量监测数据，通过分析和挖掘这些数据的特征,可以识别HILC的匝间短路的故障5。同时,在线监测系统能够实时监测和评估HILC，提前预警可能发生的故障，并将预警信息及时通知系统管理员，以及时采取措施维护HILC。综上所述，借助于大数据技术，可以更加精确地辨识故障模式，及时发现和解决HILC的匝间短路故障，提高电力系统的安全性和稳定性。108|自动化应用电力设备自动化应用进行共享和交换。1干式空心限流电抗器匝间短路故障与在线监1.2系统特点测系统本系统主要具有4个优点。（1)实现了高效准确的数据采集和传输功能，能够实时监测HILC的运行状态，建随着电力系统的不断发展，越来越多的HILC被广泛立并更新故障数据库，为匝间短路故障的预测及预先识别应用于电力系统，其在限流、降压以及抑制谐波等方面具提供了可靠的技术支持。(2)在中央处理器上实施多种故有重要作用。在长期运行过程中,HILC可能出现匝间短路障检测方法和分析工具，实现了故障的实时检测和快速处故障，威胁电力系统的正常运行。为此，本文搭建了基于大理,提高了诊断的准确性和可靠性。(3)应用了云计算和大数据技术的干式空心限流电抗器匝间短路故障与在线监数据技术，能快速处理和分析HILC的监测数,并提供后测系统,并详细介绍了其系统架构，如图1所示。续预测服务，,大幅增加了研究的深度和广度。（4)本系统高大数据云平台浏览器远程访问数据传输监测人员午式空心限流电抗器匝间短路故障与远程访问在线监测系统数据传输监测点1监测点2局域网局域网数据采集数据采集监测设备监测设备图1干式空心限流电抗器匝间短路故障与在线监测系统架构1.1 系统架构1.1.1数据采集与传输模块数据采集与传输模块主要是由多个探测器及取电装置组成，负责在现场设置大量的探测器及取电装置完成电压、电流信号的数据搜集，并通过局域网将数据传输至监测点内，最终传输至HILC匝间短路故障与在线监测系统。在数据采集与传输模块内，使用可重复使用的模块有助于灵活配置模块，重新定义现场采集任务。1.1.2数据汇总与处理模块数据汇总与处理模块主要由局域网内的数据汇总器和处理器组成，负责汇总和处理来自不同监测点的数据。该模块可以实现具有自适应能力的数据采集,其还可依据当前传感器的状态，自动调整数据波形的采样率和采样次数，并汇总和处理最适用于研究的数据。1.1.3在线监测与诊断模块在线监测与诊断模块主要由数字信号处理器和故障检测器组成，用于分析和诊断接收的数据。通过在线监测与诊断模块，可以实现即时监测和诊断HILC运行状态，并快速识别HILC的匝间短路故障。1.1.4数据传输至云平台本文利用大数据技术，将HILC的监测数据传输至云平台进行分析和处理。通过分析和挖掘这些数据的特征，在云平台上建立了HILC故障诊断模型、识别故障模式，实现了远程访问。HILC监测数据也随时可以通过云平台度模块化，可根据需要增加或减少模块，扩展其功能和效能，同时具有更强的灵活性，可轻松应对不同场景的应用需求。总之，本文搭建的基于大数据技术的干式空心限流服务中心电抗器匝间短路故障与在线监测系统,采用现代信号处理总部服务器和数据分析技术,能够高效、准确地监测和诊断HILC,加强了电力系统的安全运行能力。监测点2匝间短路故障处理的两种技术路径局域网在HILC的运行过程中,匝间短路故障是一种相对常数据采集监测设备见的故障。因此,如何使用先进的技术手段及其研究,对于了解HILC的真实运行状态，提高HILC的安全运行级别具有重要意义。本文主要探讨了两种技术路径：数据驱动和知识库，以提高HILC匝间短路故障检测的性能和效率。2.1基于数据驱动的技术路径数据驱动包括基于模型的数据分析和机器学习方法。此方法首先需要收集大量的HILC运行数据，并利用数据挖掘方法分析这些数据，找出故障特征，建立故障模型。最常用的机器学习方法是卷积神经网络（CNN），支持向量机(SVM)和决策树(DT)。其次,测试数据将被输人这些建立好的模型中，以检测是否存在匝间短路故障。基于数据驱动的技术路径在处理干式空心限流电抗器匝间短路故障时的流程如图2 所示。获取数据参数大数据分析标签特征识别大数据算法否一标签状态识别更新及异常预警？专家系统匝间短路故障数据异常诊断图2 基于数据驱动的技术路径处理短路故障时的流程数据驱动的主要优势包括3点：（1)建立了真实世界运行数据的大型数据集，能够快速捕捉HILC匝间短路故开始异常定位确定异常原因异常模式分析异常机理分析匝间短路故障诊断记录解决方案结束2023|16期/10 9自动化应用电力设备障的信息，并提取和建立故障模型；(2)数据驱动利用先进的机器学习算法，能够自主地学习并更新HILC的运行状态，以增强故障检测的精度和提高效率；(3)数据驱动还能在数据集更新时，自动更新建立的故障模型,提高了HILC的安全性,并且可以更快速地识别匝间短路故障。2.2基于知识库的技术路径知识库是基于专家系统的方法。这种方法旨在建立包括故障规则和故障诊断方法在内的知识库，以判断HILC是否存在匝间短路故障。知识库的实现需要专家提供关于故障模式和诊断方法的信息，并将这些信息存储在专家系统中。在机器学习和数据分析的基础上，系统可以完成HILC匝间短路故障检测。基于知识库的技术路径在处理干式空心限流电抗器匝间短路故障时的流程如图3所示。知识库的主要优势包括3点：（1)知识库利用专家系统，解决了在大型数据集情况下，机器学习算法需要大量数据方能更精准的问题；(2)知识库建立了有效的知识体系，能够应对各种新型HILC的匝间短路故障,并且具备快速学习和更新的能力；（3)引人了专家领域的先进科技和知识，使知识库具有更高的准确性，更快的诊断速度和更优化的匝间短路故障识别过程。数据库中的开始历史数据各项检测数据数据挖掘算法数据预处理及特征提取筛选有效特征数据匝间短路故障监测模型得到故障监测结果图3基于知识库的技术路径处理短路故障时的流程2.3技术路径的对比从技术角度来看，数据驱动和知识库两种技术路径都具有独特的优点和缺点。数据驱动的优点在于其利用先进的机器学习算法，可以自动学习和更新，训练时间较短，能得到较好的结果,是一种非常有效、精确的方法。其缺点在于其需要大量的数据集,并且在匝间短路故障数量较少的情况下效果不明显。此外，机器学习算法具有自我学习和自我更新能力，可能无法准确地解释预测结果，知识库的实现需要专家提供关于故障模式和诊断方法的信息，并将这些信息存储在专家系统中。与机器学习相比，知识库更重视专家经验和规则方法，具有更高的可解释性和数据价值。此方法的缺点是：它需要精炼从专家领域中收集知识,并要求专家具备高技能的背景。此外，该方法对变异性较大的HILC具有限制，因为它必须先从现有库的规则中选择适当的故障诊断过程。但它可以通过不断地更新和重新学习，以应对各种环境下的新故障类型。综上所述,在HILC匝间短路故障检测领域,数据驱动和知识库这两种技术路径都具有优点和缺点，并不能直接定论哪种方法更好。实际应用中，应综合考虑两种方法的特点和场景，以确定更为适宜的方法。例如,数据驱动可能更适用于需大量数据集和较强学习能力的现场，而知识库可能更适用于需准确性、可解释性和抗干扰性强的环境。3结语随着电力行业的快速发展，设备运行的安全性成为重要的研究课题。本文搭建了一种干式空心限流电抗器匝间短路故障与在线监测系统，采用现代信号处理和数据分析技术,能够高效、准确地监测和诊断HILC,增强了电力系统的安全运行能力。本文从两种技术路径的视角深人探究了干式空心限流电抗器匝间短路故障的识别与在线监测。研究发现，数据驱动技术路径具有灵活性高、适应性强、诊断效果好等优点，在识别干式空心限流电抗器匝间短路故障时具有一定优势。此外，知识库技术路径具有经验丰富、匝间短路故障知识库文是否有新增匝间短路故障？确定新增异常给出诊断建议结束适应性强、规则易于理解等特点，在干式空心限流电抗器匝间短路故障的在线监测中具有一定优势。综上所述，数是对数据库和上传数据进行数据挖掘，更新数据库据驱动技术路径适用于样本数据丰富的情况，而知识库技术路径更适用于基于专家经验的故障诊断。1刘宏，梁基重，牛曙,等.匝间短路故障下干式空心电抗器振动特性研究J.电力电容器与无功补偿,2 0 2 1,42(6):6 9-7 5.2张波,王坚俊，韩文芳，等.干式空心电抗器匝间电弧性短路故障特征提取及诊断方法研究J.热力发电,2 0 2 1,50(12):145-152.3咸日常，鲁尧，陈蕾，等.干式空心串联电抗器匝间短路故障特征研究J.电力系统保护与控制,2 0 2 1,49(18):10-16.4陈嘉诚.基于IFRA和PSO-SVM的干式空心电抗器匝间短路故障检测方法研究D.重庆：重庆大学,2 0 2 1.5杨鹏.干式空心电抗器匝间短路故障检测技术研究D.哈尔滨：哈尔滨理工大学，2 0 2 1.（责任编辑：周贵兰）参考文献110|自动化应用